Advances and pitfalls in measuring transportation equity
Notice bibliographique
Résumé
Transportation systems play a pivotal role in facilitating access to out-of-home activities, enabling participation in various aspects of social life. But because of budgetary and physical limitations, they cannot provide equal access everywhere; inevitably, some locations will be better served than others. This realization gives rise to two fundamental concerns in transportation equity research and practice: 1) accessibility inequality and 2) accessibility poverty. Accessibility inequalities may rise to the level of injustice when some socioeconomic groups systematically have lower access to opportunities than others. Accessibility poverty occurs when people are unable to meet their daily needs and live a dignified, fulfilling life because of a lack of access to essential services and opportunities. In this paper, we review two of the most widely used approaches for evaluating transport justice concerns related to accessibility inequality and accessibility poverty: Gini coefficients/Lorenz curves and needs-gap/transit desert approaches, respectively. We discuss how their theoretical underpinnings are inconsistent with egalitarian and sufficientarian concerns in transport justice and show how the underlying assumptions of these methods and their applications found in the transportation equity literature embody many previously unacknowledged limitations that severely limit their utility. We substantiate these concerns by analysing the equity impacts of Covid-19-related service cuts undertaken in Washington, D.C. during 2020. The paper also discusses how alternative methods for measuring transportation equity both better comport with the known impacts of such changes and are consistent with underlying moral concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».